Modellquantisierung in großen Sprachmodellen verstehen

In der heutigen Welt ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für die Lösung realer Probleme unverzichtbar geworden. Modelle wie große Sprachmodelle oder Vision-Modelle haben aufgrund ihrer bemerkenswerten Leistung und Nützlichkeit Aufmerksamkeit erregt. Wenn diese Modelle in einer Cloud oder einem großen Gerät laufen, stellt dies kein Problem dar. Allerdings stellen ihre Größe und ihr Rechenaufwand eine große Herausforderung beim Einsatz dieser Modelle auf Edge-Geräten oder für Echtzeitanwendungen dar.

Geräte wie Edge-Geräte, sogenannte Smartwatches oder Fitbits, verfügen über begrenzte Ressourcen, und die Quantisierung ist ein Prozess, um diese großen Modelle so umzuwandeln, dass diese Modelle problemlos auf jedem kleinen Gerät bereitgestellt werden können.

Mit der Weiterentwicklung der K.I. Technologie nimmt die Modellkomplexität exponentiell zu. Die Unterbringung dieser anspruchsvollen Modelle auf kleinen Geräten wie Smartphones, IoT-Geräten und Edge-Servern stellt eine große Herausforderung dar. Quantisierung ist jedoch eine Technik, die die Größe und den Rechenaufwand von Modellen für maschinelles Lernen reduziert, ohne ihre Leistung wesentlich zu beeinträchtigen. Die Quantisierung hat sich als nützlich erwiesen, um den Speicher und die Recheneffizienz (LLMs) großer Sprachmodelle zu verbessern. Dadurch werden diese leistungsstarken Modelle praktischer und für den täglichen Gebrauch zugänglicher.

Bei der Modellquantisierung werden die Parameter eines neuronalen Netzwerks wie Gewichte und Aktivierungen von hochpräzisen (z. B. 32-Bit-Gleitkomma)-Darstellungen in Formate mit niedrigerer Genauigkeit (z. B. 8-Bit-Ganzzahl) transformiert. Diese Verringerung der Präzision kann zu erheblichen Vorteilen führen, einschließlich einer geringeren Speichernutzung, schnelleren Inferenzzeiten und einem geringeren Energieverbrauch.

Was ist Modellquantisierung?

Quantisierung ist eine Technik, die die Präzision von Modellparametern verringert und dadurch die Anzahl der zum Speichern jedes Parameters erforderlichen Bits verringert. Betrachten Sie beispielsweise einen Parameter mit einem 32-Bit-Präzisionswert von 7,892345678. Dieser Wert kann mit 8-Bit-Präzision als Ganzzahl 8 angenähert werden. Dieser Prozess reduziert die Modellgröße erheblich und ermöglicht eine schnellere Ausführung auf Geräten mit begrenztem Speicher.

Neben der Reduzierung des Speicherverbrauchs und der Verbesserung der Recheneffizienz kann die Quantisierung auch den Stromverbrauch senken, was für batteriebetriebene Geräte von entscheidender Bedeutung ist. Die Quantisierung führt auch zu einer schnelleren Inferenz, indem sie die Präzision der Modellparameter verringert. Die Quantisierung verringert den Speicherbedarf, der zum Speichern und Zugreifen auf diese Parameter erforderlich ist.

Es gibt verschiedene Arten der Quantisierung, einschließlich gleichmäßiger und ungleichmäßiger Quantisierung sowie Quantisierung nach dem Training und quantisierungsbewusstes Training. Jede Methode hat ihre eigenen Kompromisse zwischen Modellgröße, Geschwindigkeit und Genauigkeit, was die Quantisierung zu einem vielseitigen und unverzichtbaren Werkzeug für die Bereitstellung effizienter KI-Modelle auf einer Vielzahl von Hardwareplattformen macht.

Verschiedene Techniken zur Modellquantisierung

Die Modellquantisierung umfasst verschiedene Techniken, um die Größe der Modellparameter zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung aufrechtzuerhalten. Hier sind einige gängige Techniken:

Quantisierung nach dem Training

Die Post-Training-Quantisierung (PTQ) wird angewendet, nachdem das Modell vollständig trainiert wurde. PTQ kann die Genauigkeit eines Modells verringern, da einige der detaillierten Informationen in den ursprünglichen Gleitkommawerten möglicherweise verloren gehen, wenn das Modell komprimiert wird.

1. Genauigkeitsverlust: Wenn PTQ das Modell komprimiert, gehen möglicherweise einige wichtige Details verloren, was die Genauigkeit des Modells verringern kann.
2. Balanceakt: Um das richtige Gleichgewicht zwischen der Verkleinerung des Modells und der Aufrechterhaltung einer hohen Genauigkeit zu finden, sind sorgfältige Abstimmung und Bewertung erforderlich. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, bei denen die Genauigkeit sehr wichtig ist.

Kurz gesagt: PTQ kann das Modell verkleinern, aber auch seine Genauigkeit verringern, sodass eine sorgfältige Kalibrierung erforderlich ist, um die Leistung aufrechtzuerhalten.

Es handelt sich um einen unkomplizierten und weit verbreiteten Ansatz, der mehrere Untermethoden bietet:

• Statische Quantisierung: Konvertiert die Gewichte und Aktivierungen eines Modells in eine niedrigere Genauigkeit. Kalibrierungsdaten werden verwendet, um den Bereich der Aktivierungswerte zu bestimmen, was bei deren geeigneter Skalierung hilft.
• Dynamische Quantisierung: Nur Gewichte werden quantisiert, während Aktivierungen während der Inferenz in höherer Präzision bleiben. Die Aktivierungen werden dynamisch basierend auf ihrem beobachteten Bereich während der Laufzeit quantisiert.

Quantisierungsbewusstes Training

Quantisierungsbewusstes Training (QAT) integriert die Quantisierung in den Trainingsprozess selbst. Das Modell wird mit einer im Vorwärtsdurchlauf simulierten Quantisierung trainiert, sodass das Modell lernen kann, sich an die reduzierte Präzision anzupassen. Dies führt häufig zu einer höheren Genauigkeit im Vergleich zur Quantisierung nach dem Training, da das Modell die Quantisierungsfehler besser kompensieren kann. QAT beinhaltet das Hinzufügen zusätzlicher Schritte während des Trainings, um nachzuahmen, wie sich das Modell verhält, wenn es komprimiert wird. Das bedeutet, dass das Modell angepasst werden muss, um diese Mimikry genau zu handhaben. Diese zusätzlichen Schritte und Anpassungen machen den Trainingsprozess rechenintensiver. Es erfordert mehr Zeit und Rechenleistung. Nach dem Training muss das Modell gründlich getestet und optimiert werden, um sicherzustellen, dass es nicht an Genauigkeit verliert. Dies erhöht die Komplexität des gesamten Trainingsprozesses.

Einheitliche Quantisierung

Bei der gleichmäßigen Quantisierung wird der Wertebereich in gleich große Intervalle unterteilt. Dies ist die einfachste Form der Quantisierung, die häufig sowohl auf Gewichte als auch auf Aktivierungen angewendet wird.

Ungleichmäßige Quantisierung

Bei der ungleichmäßigen Quantisierung werden Intervallen unterschiedliche Größen zugewiesen, wobei zur Bestimmung der Intervalle häufig Methoden wie logarithmisches oder k-Means-Clustering verwendet werden. Dieser Ansatz kann für Parameter mit ungleichmäßigen Verteilungen effektiver sein und möglicherweise mehr Informationen in kritischen Bereichen bewahren.

Gewichtsverteilung

Bei der Gewichtsteilung geht es darum, ähnliche Gewichte zu gruppieren und denselben quantisierten Wert unter ihnen zu teilen. Diese Technik reduziert die Anzahl der einzelnen Gewichte, was zu einer weiteren Komprimierung führt. Die Gewichtungsteilungsquantisierung ist eine Technik zur Energieeinsparung unter Verwendung großer neuronaler Netze durch Begrenzung der Anzahl eindeutiger Gewichte.

Vorteile:

• Geräuschresistenz: Die Methode ist besser im Umgang mit Geräuschen.
• Kompressibilität: Das Netzwerk kann kleiner gemacht werden, ohne an Genauigkeit zu verlieren.

Hybride Quantisierung

Die Hybridquantisierung kombiniert verschiedene Quantisierungstechniken innerhalb desselben Modells. Gewichte können beispielsweise auf eine 8-Bit-Präzision quantisiert werden, während Aktivierungen eine höhere Präzision aufweisen, oder verschiedene Schichten können je nach Quantisierungsempfindlichkeit unterschiedliche Präzisionsniveaus verwenden. Diese Technik reduziert die Größe und beschleunigt neuronale Netze, indem sie sowohl die Gewichte (die Parameter des Modells) als auch die Aktivierungen (die Zwischenausgaben) quantisiert.

1. Quantisierung beider Teile: Es komprimiert sowohl die Gewichte des Modells als auch die Aktivierungen, die es während der Datenverarbeitung berechnet. Dies bedeutet, dass beide mit weniger Bits gespeichert und verarbeitet werden, was Speicher spart und die Berechnung beschleunigt.
2. Speicher- und Geschwindigkeitssteigerung: Durch die Reduzierung der Datenmenge, die das Modell verarbeiten muss, macht die Hybridquantisierung das Modell kleiner und schneller.
3. Komplexität: Da es sowohl Gewichtungen als auch Aktivierungen betrifft, kann es schwieriger zu implementieren sein, als nur das eine oder das andere zu quantifizieren. Es bedarf einer sorgfältigen Abstimmung, um sicherzustellen, dass das Modell präzise und gleichzeitig effizient bleibt.

Nur-Ganzzahl-Quantisierung

Bei der Nur-Ganzzahl-Quantisierung werden sowohl Gewichtungen als auch Aktivierungen in das Ganzzahlformat konvertiert und alle Berechnungen werden mithilfe der Ganzzahlarithmetik durchgeführt. Diese Technik ist besonders nützlich für Hardwarebeschleuniger, die für Ganzzahloperationen optimiert sind.

Quantisierung pro Tensor und pro Kanal

• Pro-Tensor-Quantisierung: Wendet die gleiche Quantisierungsskala auf einen gesamten Tensor an (z. B. alle Gewichtungen in einer Ebene).
• Pro-Kanal-Quantisierung: Verwendet unterschiedliche Skalen für verschiedene Kanäle innerhalb eines Tensors. Diese Methode kann insbesondere für Faltungs-Neuronale Netze eine höhere Genauigkeit bieten, indem sie eine feinere Granularität bei der Quantisierung ermöglicht.

Adaptive Quantisierung

Adaptive Quantisierungsverfahren passen die Quantisierungsparameter dynamisch basierend auf der Eingabedatenverteilung an. Diese Methoden können möglicherweise eine bessere Genauigkeit erreichen, indem sie die Quantisierung an die spezifischen Eigenschaften der Daten anpassen.

Jede dieser Techniken hat ihre eigenen Kompromisse zwischen Modellgröße, Geschwindigkeit und Genauigkeit. Die Auswahl der geeigneten Quantisierungsmethode hängt von den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen der Bereitstellungsumgebung ab.

Herausforderungen und Überlegungen zur Modellquantisierung

Die Implementierung der Modellquantisierung in der KI erfordert die Bewältigung mehrerer Herausforderungen und Überlegungen. Eines der Hauptprobleme ist der Genauigkeitskompromiss, da eine Verringerung der Präzision der numerischen Daten des Modells dessen Leistung beeinträchtigen kann, insbesondere bei Aufgaben, die eine hohe Präzision erfordern. Um dies zu bewältigen, werden Techniken wie quantisierungsbewusstes Training, hybride Ansätze, die verschiedene Präzisionsstufen kombinieren, und iterative Optimierung von Quantisierungsparametern eingesetzt, um die Genauigkeit zu bewahren. Darüber hinaus kann die Kompatibilität zwischen verschiedenen Hardware- und Softwareplattformen problematisch sein, da nicht alle Plattformen die Quantisierung einheitlich unterstützen. Um dieses Problem anzugehen, sind umfangreiche plattformübergreifende Tests erforderlich, bei denen standardisierte Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch für eine breitere Kompatibilität verwendet werden und manchmal benutzerdefinierte Lösungen entwickelt werden, die auf bestimmte Hardware zugeschnitten sind, um eine optimale Leistung sicherzustellen.

Anwendungen aus der Praxis

Die Modellquantisierung wird häufig in verschiedenen realen Anwendungen eingesetzt, bei denen Effizienz und Leistung von entscheidender Bedeutung sind. Hier ein paar Beispiele:

1. Mobile Anwendungen: Quantisierte Modelle werden in mobilen Apps für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und Augmented Reality verwendet. Beispielsweise kann ein quantisiertes neuronales Netzwerk effizient auf Smartphones laufen, um Objekte in Fotos zu erkennen oder gesprochene Sprache in Echtzeit zu übersetzen, selbst mit begrenzten Rechenressourcen.
2. Autonome Fahrzeuge: In selbstfahrenden Autos helfen quantisierte Modelle dabei, Sensordaten in Echtzeit zu verarbeiten, beispielsweise beim Erkennen von Hindernissen, beim Lesen von Verkehrsschildern und beim Treffen von Fahrentscheidungen. Die Effizienz quantisierter Modelle ermöglicht es, diese Berechnungen schnell und mit geringerem Stromverbrauch durchzuführen, was für die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung ist.
3. Edge-Geräte: Quantisierung ist für die Bereitstellung von KI-Modellen auf Edge-Geräten wie Drohnen, IoT-Geräten und Smart-Kameras von entscheidender Bedeutung. Diese Geräte verfügen oft über eine begrenzte Rechenleistung und einen begrenzten Speicher, sodass sie mit quantisierten Modellen komplexe Aufgaben wie Überwachung, Anomalieerkennung und Umgebungsüberwachung effizient ausführen können.
4. Gesundheitswesen: In der medizinischen Bildgebung und Diagnostik werden quantisierte Modelle verwendet, um medizinische Scans zu analysieren und Anomalien wie Tumore oder Frakturen zu erkennen. Dies trägt dazu bei, schnellere und genauere Diagnosen zu liefern, während es auf Hardware mit eingeschränkten Rechenkapazitäten, wie etwa tragbaren medizinischen Geräten, läuft.
5. Sprachassistenten: Digitale Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verwenden quantisierte Modelle, um Sprachbefehle zu verarbeiten, natürliche Sprache zu verstehen und Antworten bereitzustellen. Durch die Quantisierung können diese Modelle schnell und effizient auf Heimgeräten ausgeführt werden und sorgen so für reibungslose und reaktionsschnelle Benutzerinteraktionen.
6. Empfehlungssysteme: Online-Plattformen wie Netflix, Amazon und YouTube verwenden quantisierte Modelle, um Empfehlungen in Echtzeit bereitzustellen. Diese Modelle verarbeiten große Mengen an Benutzerdaten, um Filme, Produkte oder Videos vorzuschlagen, und die Quantisierung hilft bei der Bewältigung der Rechenlast und liefert gleichzeitig personalisierte Empfehlungen umgehend.

Die Quantisierung steigert die Effizienz von KI-Modellen, ermöglicht den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen ohne nennenswerte Leistungseinbußen und verbessert die Benutzererfahrung in einer Vielzahl von Anwendungen.

Abschließende Gedanken

Quantisierung ist eine wichtige Technik im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die sich der Herausforderung der Bereitstellung großer Modelle auf Edge-Geräten stellt. Die Quantisierung verringert den Speicherbedarf und den Rechenaufwand neuronaler Netze erheblich und ermöglicht so deren Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten und Echtzeitanwendungen.

Zu den Vorteilen der Quantisierung, die in diesem Artikel besprochen werden, gehören eine geringere Speichernutzung, schnellere Inferenzzeiten und ein geringerer Stromverbrauch. Techniken wie einheitliche und ungleichmäßige Quantisierung und innovative Ansätze.

Trotz ihrer Vorteile bringt die Quantisierung auch Herausforderungen mit sich, insbesondere bei der Aufrechterhaltung der Modellgenauigkeit. Aufgrund der jüngsten Forschung und der Fortschritte bei Quantisierungsmethoden arbeiten Forscher jedoch weiterhin an diesen Herausforderungen und verschieben dabei die Grenzen dessen, was mit Berechnungen mit geringer Genauigkeit erreichbar ist. Da die Deep-Learning-Community weiterhin Innovationen hervorbringt, wird die Quantisierung eine wesentliche Rolle bei der Bereitstellung leistungsstarker und effizienter KI-Modelle spielen und anspruchsvolle KI-Funktionen für ein breiteres Spektrum von Anwendungen und Geräten zugänglich machen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Quantisierung so viel mehr ist als nur eine technische Optimierung – sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der KI.

Referenzen

• Quantisierung von KI-Modellen: Was ist das und wie funktioniert es?
• Quantisierung und Training neuronaler Netze für eine effiziente Inferenz nur mit Ganzzahlarithmetik
• Ein tiefer Einblick in die Modellquantisierung für den Einsatz in großem Maßstab